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Generative Adversarial Models for Extreme Geospatial Downscaling
要約 気候変動の課題に対処するには、地理空間データ、特に気候と気象変数の正確で高 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.ao-ph
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ORBIT: Oak Ridge Base Foundation Model for Earth System Predictability
要約 地球システムの予測可能性は、環境力学の複雑さと関係する多数の変数によって挑 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.DC, eess.IV, physics.ao-ph, physics.geo-ph
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Towards Physically Consistent Deep Learning For Climate Model Parameterizations
要約 気候モデルは、気候変動の理解と予測において重要な役割を果たします。 その複 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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A Likelihood-Based Generative Approach for Spatially Consistent Precipitation Downscaling
要約 深層学習は、降水量のダウンスケーリングのための有望なツールとして浮上してい … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, stat.ML
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Forecasting Tropical Cyclones with Cascaded Diffusion Models
要約 気候変動により熱帯低気圧が激化するにつれ、Al ベースのモデリングの台頭に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Reconstructing Global Daily CO2 Emissions via Machine Learning
要約 高時間分解能の CO2 排出量データは、排出量変化の要因を理解するために重 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, stat.AP
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Orca: Ocean Significant Wave Height Estimation with Spatio-temporally Aware Large Language Models
要約 有義波高 (SWH) は海洋科学において重要な指標であり、正確な SWH … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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Advances in Land Surface Model-based Forecasting: A comparative study of LSTM, Gradient Boosting, and Feedforward Neural Network Models as prognostic state emulators
要約 一般の人々にとって最も役立つ天気予報は、地表付近の天気予報です。 地表付近 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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End-to-end data-driven weather forecasting
要約 天気予報は、交通、農業、工業、一般大衆の安全など、人間のさまざまな活動にと … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph
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